名前
weka.classifiers.rules.Ridor

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構文
RIpple-DOwn Rule学習者の実現。それは、省略時の解釈のために省略時の解釈が1番目と次に、例外であると生成します。最も(荷重する)でない誤り率で。 「「最も良」」例外を発生させるその時そして、各例外、純粋になるまで繰り返します。 その結果、それはa木のような拡大を実行します。例外。例外はデフォルト以外のクラスを予測する1セットの規則です。IREPは、例外を発生させるのに使用されます。

オプション
debug -- trueに設定されると，分類学習アルゴリズムは追加インフォメーションをコンソールに出力します．

folds -- 枝刈りに使われるデータの量を決めてください．１つの折り目分は枝刈りに使われ，残りはルールを生成するために使われます．

majorityClass -- 大多数のクラスはデフォルトとして使用されますか?

minNo -- 規則による例の最小の全重量。

seed -- データをランダム化するために使用される種．

shuffle -- データが規則の前にどれくらいの頻度でシャッフルされるかを決定します。選ばれています。 > そして1、規則が複数の回学ばれる。最も正確な規則は選ばれています。

wholeDataErr -- 規則の価値がすべてのデータに基づいて計算されてまたは、データに基づいて規則でただカバーされています。